Mühəndislikdə inqilab: Cədvəllər üçün "ChatGPT" mürəkkəb problemləri sürətlə həll edir

Mürəkkəb mühəndislik işlərində qarşıya çıxan ən böyük çətinliklərdən biri çox sayda dəyişənin olması və onları sınaqdan keçirməyin baha başa gəlməsidir. İstər enerji şəbəkəsinin tənzimlənməsi, istərsə də daha təhlükəsiz avtomobil dizaynı olsun, hər bir sınaq prosesi böyük vəsait və zaman tələb edir. MİT mütəxəssisləri tərəfindən yaradılan yeni üsul bu prosesi dəfələrlə sürətləndirir. Bu texnologiya yüzlərlə fərqli faktoru eyni vaxtda təhlil edərək mühəndislər üçün ən optimal nəticələri tapmağa kömək edir.

Bu yeni yanaşma "Bayes optimallaşdırılması" adlı klassik metodu müasir süni zəka imkanları ilə birləşdirir. Tədqiqatçılar cədvəl məlumatları üzərində öyrədilmiş xüsusi bir baza modelindən istifadə edirlər. Bu model cədvəllərdəki ən vacib dəyişənləri avtomatik müəyyən edir və diqqəti məhz onlara yönəldir. Beləliklə, sistem hər dəfə yenidən öyrədilməyə ehtiyac duymadan işini davam etdirir. Süni zəka sistemi mürəkkəb mühəndislik cədvəllərini insan kimi başa düşür və ən düzgün qərarları qısa müddətdə verir.

Aparılan sınaqlar göstərib ki, bu üsul mövcud metodlardan 10-100 dəfə daha sürətli işləyir. Xüsusilə avtomobillərin qəza testləri və enerji sistemlərinin qurulması kimi sahələrdə bu böyük üstünlük deməkdir. Məsələn, bir avtomobilin dizaynında minlərlə detal var və onların hər birinin təhlükəsizliyə necə təsir etdiyini bilmək çətindir. Yeni alqoritm lazımsız detalları kənara qoyaraq yalnız vacib olanlara fokuslanır. Bu da həm vaxta, həm də maddi vəsaitə böyük qənaət deməkdir.

Rosen Yu və komandası bildirir ki, bu texnologiya gələcəkdə yeni dərmanların tapılmasında və ya gəmi dizaynında da istifadə edilə bilər. Alqoritm fərqli sahələrə asanlıqla uyğunlaşdığı üçün hər dəfə sıfırdan model qurmağa ehtiyac qalmır. Bu, mühəndislərin işini asanlaşdırmaqla yanaşı, həm də elmi kəşflərin yolunu açır. MİT mərkəzinin bu uğuru mürəkkəb sistemlərin qurulmasında və elmi tədqiqatlarda tamamilə yeni bir dövrün başlanğıcı kimi qiymətləndirilir.